真正的人工智能离我们有多远？（上）
记者 李垒垒 王向鹏 丁小伟 报道
编者按：加快发展人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。为此，东营市着眼长远发展提出了“优势产业+人工智能”三年行动计划，其目的就是通过加快优势产业与人工智能深度融合，实现传统产业提层次强实力、新兴产业快成长上规模，为高质量发展提供强大驱动力。那么，在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征？真正的人工智能到底离我们有多远？
今天，人工智能已经不再是什么新鲜概念，自从图灵时代就被开始推崇，到现在足足有半个世纪之久。我们翘首以盼的人工智能能否像科幻电影里看到那样出现一种跟人类智慧相抗衡的高端生物，还是将成为人类智慧顶点的希冀？我们不得而知，但是人工智能的神秘面纱正在一层层剥开，我们有信心也有能力一睹它的真容。
什么是人工智能
1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。总的来说，我们可以将人工智能的发展历程划分为诞生（1 9 4 3—1 9 5 6）、第一次热潮（1 9 5 0—1 9 7 0）、第二次热潮（1980—2000）、第三次热潮（2006至今）等四个阶段。
人工智能和自动化最大的区别就是机器是否具有学习能力，这也是当前工业化4.0进行变革的一个突破点。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，而机器必须依赖于图像识别、语音识别、动态感知等第三方传感器才能接收信号、处理问题。这些感知技术随着硬件设备的推陈出新已经日趋完备。我们常见的人脸支付、智能音箱等都是这种感知技术的常规应用。当前机器的学习能力主要是从大数据中提炼出训练模型，通过计算机对模型进行运算处理，最终得出相应的结果。这种机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型被称为神经网络。通过模拟人类神经网络的结构和功能，由大量“神经元”构成了一个复杂的神经网络，模拟神经元的刺激和抑制的过程，最终完成复杂运算。大数据在这个神经网络中扮演的角色就是“神经元”。机器学习技术已经成功地运用到我们生活中的方方面面，以今日头条App为例，服务器通过将你在该应用内的所有行为全部记录下来，比如你浏览的文章、写下的评论、点赞、打赏、分享、关注，以及你的浏览时长、浏览习惯等等，然后通过这些数据给你推荐内容。理论上来说，你使用的时间越长，操作行为越多，数据就越准确。
人工智能发展现状
目前，虽然人工智能领域已取得突破性进展，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱，尚处于发展阶段，还不能像瓦特发明蒸汽机那样震撼整个时代。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
在国家层面，党的十七大就提出了“两化”（工业化与信息化）融合的超前部署方案；十九大报告提出，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”；互联网+、物联网等相关奖励优惠政策不断出炉，不断为信息化的发展加薪助燃。中国制造2025的相关政策也在稳步实施。我国人工智能技术攻关和产业应用虽然起步较晚，但在国家多项政策和科研基金的支持与鼓励下，近年来发展势头迅猛。
在基础研究方面，我国已拥有人工智能研发队伍和国家重点实验室等设施齐全的研发机构，并先后设立了各种与人工智能相关的研究课题，研发产出数量和质量也有了很大提升，已取得许多突出成果。中科院计算所发布了全球首款深度学习专用处理器，清华大学研制出可重构神经网络的计算芯片，比现有的GPU效能提升了3个数量级。
在人工智能产业化应用方面，人工智能产品在医疗、商业、通信、城市管理等方面得到快速应用。目前已有1.5亿支付宝用户使用过“刷脸”功能，华为首次在全球将人工智能移动芯片用于手机。尽管我国在一些人工智能关键技术尤其是核心算法方面与发达国家水平相当，但我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍有较大差距，比如在高精尖零部件、技术工业、工业设计、大型智能系统、大规模应用系统以及基础平台等方面。同时我国人工智能技术发展还面临着体制机制、创新人才、基础设施等方面的挑战。
制图：丁小伟
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